Potrzebuję załadować dane z pliku tekstowego do Map Reduce, jestem gogglingiem od wielu dni, ale nie znalazłem żadnego właściwego rozwiązania dla mojej pracy. Czy istnieje metoda lub klasa, która odczytuje plik tekst/csv z systemu i zapisuje dane w tabeli HBASE. To naprawdę bardzo ważne dla mnie, proszę, jeśli ktoś mi pomoże w poznaniu MapReduce F/w.odczytać plik tekstowy z System do Hbase MapReduce
5
A
Odpowiedz
2
Do odczytu z pliku tekstowego przede wszystkim plik tekstowy powinien być w formacie hdfs. musisz określić formatu wejściowego i outputformat szuka pracy
Job job = new Job(conf, "example");
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("PATH to text file"));
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapperClass(YourMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("hbase_table_name", YourReducer.class, job);
job.waitForCompletion(true);
YourReducer
powinien rozciąga org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer<Text, Text, Text>
przykładowy kod reduktor
public class YourReducer extends TableReducer<Text, Text, Text> {
private byte[] rawUpdateColumnFamily = Bytes.toBytes("colName");
/**
* Called once at the beginning of the task.
*/
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// something that need to be done at start of reducer
}
@Override
public void reduce(Text keyin, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// aggregate counts
int valuesCount = 0;
for (Text val : values) {
valuesCount += 1;
// put date in table
Put put = new Put(keyin.toString().getBytes());
long explicitTimeInMs = new Date().getTime();
put.add(rawUpdateColumnFamily, Bytes.toBytes("colName"), explicitTimeInMs,val.toString().getBytes());
context.write(keyin, put);
}
}
}
klasa odwzorowujący Próbka
public static class YourMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}